前言

java实现人脸识别，数据存储在mongo中（只是个Demo，仅用于学习）

1：没有手写算法（那是大佬干的事），调用虹软的SDK
2：没有使用mongo GridFS存储照片，只是存储了照片的特征

一、获取SDK

1：登录虹软官网，选择 x64 位的java版本SDK
2：记录下APP_ID,SDK_KEY

下载的.zip包里有javaDemo，.jar，.dll。
idea里面让项目依赖jar包：file -> project structure -> modules -> 选择模块 -> dependencies -> 右边+，选择jar包
看官网介绍就知道怎么使用。

二、实现人脸识别

1.对象

@Data
public class FaceDemo {/*** 主键id**/@Idprivate Long id;/*** 特征**/private byte[] faceFeature;/*** 姓名**/private String name;/*** 相似度 0-100**/private Integer similarValue;
}

2.接口类

public interface FaceDemoRepository extends MongoRepository<FaceDemo,Long> {}

3.配置类

@Slf4j
@Component
public class FaceEngineInit implements CommandLineRunner {@Value("${faceDemo.hongRuan.appId}")private String appId;@Value("${faceDemo.hongRuan.appKey}")private String appKey;@Value("${faceDemo.hongRuan.dllPath}")private String dllPath;public FaceEngine faceEngine;@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {log.debug("初始化人脸识别引擎...开始");faceEngine = new FaceEngine(System.getProperty("user.dir") + dllPath);//激活引擎int errorCode = faceEngine.activeOnline(appId, appKey);if (errorCode != ErrorInfo.MOK.getValue() && errorCode != ErrorInfo.MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED.getValue()) {System.out.println("引擎激活失败");}ActiveFileInfo activeFileInfo = new ActiveFileInfo();errorCode = faceEngine.getActiveFileInfo(activeFileInfo);if (errorCode != ErrorInfo.MOK.getValue() && errorCode != ErrorInfo.MERR_ASF_ALREADY_ACTIVATED.getValue()) {System.out.println("获取激活文件信息失败");}//引擎配置EngineConfiguration engineConfiguration = new EngineConfiguration();engineConfiguration.setDetectMode(DetectMode.ASF_DETECT_MODE_IMAGE);engineConfiguration.setDetectFaceOrientPriority(DetectOrient.ASF_OP_ALL_OUT);engineConfiguration.setDetectFaceMaxNum(10);engineConfiguration.setDetectFaceScaleVal(16);//功能配置FunctionConfiguration functionConfiguration = new FunctionConfiguration();functionConfiguration.setSupportAge(true);functionConfiguration.setSupportFace3dAngle(true);functionConfiguration.setSupportFaceDetect(true);functionConfiguration.setSupportFaceRecognition(true);functionConfiguration.setSupportGender(true);functionConfiguration.setSupportLiveness(true);functionConfiguration.setSupportIRLiveness(true);engineConfiguration.setFunctionConfiguration(functionConfiguration);//初始化引擎errorCode = faceEngine.init(engineConfiguration);if (errorCode != ErrorInfo.MOK.getValue()) {System.out.println("初始化引擎失败");}log.debug("初始化人脸识别引擎...结束");}}

4.控制类

import com.arcsoft.face.*;
import com.arcsoft.face.toolkit.ImageInfo;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.tao.faceDemo.config.FaceEngineInit;
import com.tao.faceDemo.entity.FaceDemo;
import com.tao.faceDemo.service.FaceDemoRepository;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;import static com.arcsoft.face.toolkit.ImageFactory.getRGBData;@Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "faceDemo")
public class FaceController {@Value("${faceDemo.hongRuan.similarValueTemplate}")private Integer similarValueTemplate;@Value("${faceDemo.hongRuan.tempDir}")private String tempDir;@Autowiredprivate FaceDemoRepository faceDemoRepository;@Autowiredprivate FaceEngineInit faceConfig;@RequestMapping(value = "faceAdd", method = RequestMethod.POST)public Long faceAdd(@RequestParam("file") MultipartFile file, @RequestParam("name") String name) throws IOException {//根据照片获取特征FaceFeature faceFeature = this.getFaceFeature(file);//将特诊数据存入mongoFaceDemo faceDemo = new FaceDemo();faceDemo.setId(System.currentTimeMillis());faceDemo.setFaceFeature(faceFeature.getFeatureData());faceDemo.setName(name);//插入mongodbfaceDemoRepository.insert(faceDemo);return faceDemo.getId();}@RequestMapping(value = "faceCompare", method = RequestMethod.POST)public FaceDemo faceCompare(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {System.out.println("similarValueTemplate = " + similarValueTemplate);System.out.println("tempDir = " + tempDir);//根据照片获取特征FaceFeature faceFeature = this.getFaceFeature(file);//查询库里所有特征  这里没有考虑到 百万级数据的问题//todo 百万计数据时，查询使用分页，比较特征使用线程池submitList<FaceDemo> faceDemoList = faceDemoRepository.findAll();//遍历库里数据，获得大于相似度的值List<FaceDemo> resultFaceInfoList = Lists.newLinkedList();FaceEngine faceEngine = faceConfig.faceEngine;for (FaceDemo faceDemo : faceDemoList) {FaceFeature sourceFaceFeature = new FaceFeature();sourceFaceFeature.setFeatureData(faceDemo.getFaceFeature());FaceSimilar faceSimilar = new FaceSimilar();faceEngine.compareFaceFeature(faceFeature, sourceFaceFeature, faceSimilar);//获取相似值Integer similarValue = plusHundred(faceSimilar.getScore());//相似值大于配置预期，加入到识别到人脸的列表if (similarValue > similarValueTemplate) {FaceDemo info = new FaceDemo();info.setName(faceDemo.getName());info.setSimilarValue(similarValue);resultFaceInfoList.add(info);}}if (CollectionUtils.isEmpty(resultFaceInfoList)) {return null;}//从大到小排序resultFaceInfoList.sort((h1, h2) -> h2.getSimilarValue().compareTo(h1.getSimilarValue()));return resultFaceInfoList.get(0);}private int plusHundred(Float value) {BigDecimal target = new BigDecimal(value);BigDecimal hundred = new BigDecimal(100f);return target.multiply(hundred).intValue();}public FaceFeature getFaceFeature(MultipartFile file) throws IOException {File temp = new File(System.getProperty("user.dir") + tempDir + file.getOriginalFilename());file.transferTo(temp);//人脸检测ImageInfo imageInfo = getRGBData(temp);List<FaceInfo> faceInfoList = new ArrayList<FaceInfo>();FaceEngine faceEngine = faceConfig.faceEngine;int errorCode;errorCode = faceEngine.detectFaces(imageInfo.getImageData(), imageInfo.getWidth(), imageInfo.getHeight(), imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList);System.out.println(faceInfoList);//特征提取FaceFeature faceFeature = new FaceFeature();errorCode = faceEngine.extractFaceFeature(imageInfo.getImageData(), imageInfo.getWidth(), imageInfo.getHeight(), imageInfo.getImageFormat(), faceInfoList.get(0), faceFeature);return faceFeature;}
}

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

5.人脸识别的配置参数

## 人脸识别参数
faceDemo:hongRuan: appId: XXXXXXXXXXappKey: XXXXXXXXXXsimilarValueTemplate: 85tempDir: /faceAdd/dllPath: /dllPath

项目结构图

最后说明

1：faceAdd文件夹的作用：MultipartFile转File使用的临时文件夹，也可以使用其他方式转为File,如：流
2：这只是个demo，没有考虑到大数据量的情况，但相信几百几千的人脸对比还是能支持的。

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